实验室效率提升策略：利用数据智能工具加强仪器资产掌控力

　　随着效率需求的不断提升，科研机构正在采用数据智能系统，着力提升实验室运营的可视化，助力制定更加明智的决策。

　　根据安捷伦一项针对制药实验室负责人的调查结果显示，实验室负责人越来越注重速度、优化和效率的提升:

随着人们对样品处理能力的要求持续激增，工作速度在制药实验室负责人关注的问题中排名第一

此外，83%的受访者认为实验室的工作流程需要优化，63%的受访者十分欢迎创新的方法以提高实验室效率

　　提高实验室效率主要分为两个层面：样品分析处理能力和实验室运营效率。在本文中，我们将围绕实验室运营效率和朝向全新数据智能范式的根本性转变，来探讨当前和未来的解决方案。

　　先进的实验室监控体系

　　由于科研实验室的复杂性越来越高，实验室亟需实现对所有资产的全面可视化管理。先进的实验室监控和管理系统能够满足实验室的上述需求，持续提升实验室运营的清晰度和可控性。

　　实验室负责人经常提出的问题包括：

实验室有哪些仪器资产?

为什么会有这些特定的仪器资产?

这些仪器资产的使用情况如何

　　仪器资产的利用率程序(Asset Utilization Program)可以帮助回答上述问题，这些程序可以提供有关实验室库存控制、资产规模调整以及许多其他方面的信息，帮助实验室负责人改进实验室运营。

　　实验室可视化面板可以清晰地显示实验室资产的使用情况。仪器热图(Instrumentation Heat Map)可以基于使用情况提供整个实验室资产的快照。对仪器使用情况的全面了解构成了数据驱动决策的基础。除此之外，这些程序还可以识别实验室工作流程的瓶颈、产能题和其他低效率问题。

　　此类信息的获取和使用相对来说比较简单。只需要将适当的过滤工具应用于感兴趣的区域，例如特定的实验室场所或仪器组，然后设置所需的时间范围，可视化程序即可自动确定精确的使用频率和使用模式。这一过程既可以提供细化至单个仪器的可视化数据，又可以提供整个实验室范围内所有仪器的统一可视化数据。

　　通过这种“一目了然(turning on the lights)”的方式，仪器资产的利用率程序可以帮助用户精确地了解实验室实际发生的情况。用户可以立即看到已经暴露出来的瓶颈和其他低效率问题，并即刻采取措施来解决这些问题。

　　为了确保准确，用户仍然需要对资产利用率数据进行整合和解读，需要通过进一步的分析和更多的专业技能来着手改进实验室运营。变革能力是一个关键因素。

　　变革管理技能

　　在当今这个快节奏的世界里，变革管理很可能会成为一种负担。实验室需要能够快速适应不断变化的业务环境，如果无法做到这一点，实验室可能会在激烈的效率竞争中落后。为了防止出现这种情况，实验室的变革管理必须将数据智能(为清楚起见)和专家指导(关于变革)结合起来。

　　行业技能能够帮助实验室负责人更好地调整仪器资产的规模，找到一种微妙的“平衡”，提升实验室资产的敏捷性，满足日益复杂的和激烈的竞争环境提出的各项新需求。

　　安捷伦CrossLab企业服务专家Greg Stevens正在介绍一种

　　可以评估实验室所有仪器资产的仪器健康状态评估方法

　　数据可视化作为一项强有力的战略工具，需要专家指导才能实现更高的效率、更高的适应性和更高的盈利能力，使实验室从业界同行中脱颖而出。

　　我们可以将先进的实验室运营划分为三个不同的阶段：简化、优化和转型。最初的简化阶段需要对所有实验室资产进行评估，以便了解资产的使用情况。正如我们所看到的，数据智能工具可以助力实现整体资产的可视化，提升对仪器资产的掌控力。优化阶段将仪器资产的利用率数据与其他仪器属性(如维修记录、使用年限和服务终止期限等)相结合，制定优化决策。在此过程中，可以借助风险评分来衡量各种仪器的“健康”状态和服务期限。

　　仪器维修纪录和保障服务终止期限(End-of-Guaranteed Support，EGS)的可视化呈现为后续的统计分析以及确定哪些资产极易发生故障或可能需要替换奠定了基础。这种对仪器健康状况的全面了解可以极大地简化决策过程，确定哪些资产可以予以保留、需要重新部署或需要出售，出售资产获得的收益可以用于购买新的仪器，实现“技术更新”。

在这一点上，专业人士可以助力发掘存在的机遇，并基于整体业务目标确定需要改进的领域和优先顺序。数据智能和专家指导相结合的方式有助于回答此类功能性问题。随着时间的推移，实验室可以获取和消化的数据越来越多，这时实验室就可以进行有针对性的调整，进一步提高运营效率。更重要的是，以数据为驱动的决策可以增进人们的信心，让人们相信实验室运营能够优化所有设备的可用性和使用效率。

　　最后，在实验室层面推动所有运营业务向数据信息管理系统转型可以确保所有仪器都能够得到最高效的使用，并实现最合理化的支出。以数据为驱动的决策正在成为一流实验室和科研机构的评判标准。

　　最后的一些感想

　　随着科研系统复杂性和互联互通能力的不断提升，实验室环境也随之快速发生改变，由此催生并带动了以较低带宽实现更高效率的需求——这往往导致人们把太多的时间花在运营问题上，而不是科学问题上。在此背景下，先进的数据智能系统与专家指导相结合的方法，正在迅速成为各大实验室的运营支柱。实验室对卓越运营的需求正在迅速增长，甚至达到了机器学习的层面，目前人们正在研究如何借助人工智能以前所未有的精细化程度来提升实验室的可视化能力和效率。

　　作者：Philippe Desjardins，安捷伦科技实验室生产力科学家。